小波包分解

信号分析领域术语

小波包分解(wavelet packet decomposition)也可称为小波包(wavelet packet)或子带树(subband tree)及最佳子带树结构(optimal subband tree structuring)。其概念是用分析树来表示小波包,即利用多次叠代的小波转换分析输入讯号的细节部分。

背景
传统的振动信号分析和处理方法一般都是采用傅立叶分析,它是一个窗口函数固定不变的分析方法,无法反映信号的非平稳、持时短、时域和频域局部化等特性。
小波分析是一种窗口面积固定但其形状可改变,即时间和频率窗都可改变的时频局部化分析方法,由于它在分解的过程中只对低频信号再分解,对高频信号不再实施分解,使得它的频率分辨率随频率升高而降低。
在这种情况下,小波包分解应运而生。
小波包分析能够为信号提供一种更加精细的分析方法。小波包分析将时频平面划分得更为细致,它对信号的高频部分的分辨率比二进小波要高。而且,它在小波分析理论的基础之上,引入了最优基选择的概念。即,将频带经过多层次的划分之后,根据被分析信号的特征,自适应地选取最佳基函数,使之与信号相匹配,以提高信号的分析能力。因此,小波包具有广泛的应用价值。
从函数理论的角度来看,小波包变换是将信号投影到小波包基函数张成的空间中。从信号处理的角度来看,它是让信号通过一系列中心频率不同但带宽相同的滤波器。
小波包
设 和 分别是尺度函数和小波函数,令:
则,定义的函数 称为关于尺度函数 的小波包
设 和 分别是尺度函数和小波函数,令:
则,定义的函数 称为关于尺度函数 的缩短小波包
子空间分解过程
函数族 称为由尺度函数 生成的小波库。
如下图1,为空间的小波包分解:
实际意义分析
参数j,k,n 的意义
小波库中的一个函数:
参数 :尺度坐标
参数 :位置坐标
参数 :震荡次数
是中心在 ,支集大小数量级为 ,震荡次数为 的小波函数
参数 固定
小波库中的函数 构成 的正交基,此时变换类似于一个加窗的 变换
参数 固定
小波库中的函数构成的正交基,此时,变换是一个小波变换。
最优小波包基
在对函数或信号进行小波包分解时,由于 有不同的分解方式,即 有不同的正交基,因此,我们面临“最优基”的选择问题。
什么是最优基?
如何选择最优基?
代价函数
定义一个序列的代价函数,从小波库的所有小波包基中寻找使代价函数最小的基 ,对一个给定向量来说,代价最小就是最有效的表示,此基便为“最优基”。
基本要求:
单调性
可加性(次可加性)
常用代价函数
①数列中大于给定门限的系数的个数。即预先给定一门限值 ,并计数数列中绝对值大于 的元素的个数
②范数:
通常选择:
其中, 范数越小,能量越集中
③熵:
④能量对数
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